摘要
1.1 研究背景及意义
1.2 视频图像处理简介
1.3 视频追踪方法简介
1.4 国内外研究现状
1.5 本文研究内容和贡献
1.6 论文章节安排和框架结构
1.7 本章小结
2.1 图像预处理
2.2 阈值处理
2.3 运动目标检测技术
2.3.1 帧差法
2.3.2 光流法
2.3.3 背景减除法
2.4 分类器
2.4.1 贝叶斯分类器
2.4.2 支持向量机
2.5 本章小结
第3章 图像信号压缩感知方法
3.1 稀疏信号表示
3.2 压缩感知数学模型
3.2.1 时域下的稀疏性感知压缩
3.2.2 频域下的稀疏性感知压缩
3.3 构造稀疏字典
3.3.1 不相关采样
3.4 稀疏字典的表示方法
3.5 压缩感知信号的重构算法
3.5.1 贪婪算法
3.6 总结
第4章 基于稀疏性的协同目标追踪算法
4.1 引言
4.2 前景分类检测
4.3 稀疏协同追踪模型
4.4 实验结果及分析
4.5 总结
第5章 基于压缩感知的实时在线目标追踪
5.1 引言
5.2 压缩感知追踪相关内容
5.2.1 特征提取
5.2.2 随机测量矩阵
5.2.3 特征的随机压缩投射
5.3 基于压缩感知提出的追踪算法
5.3.1 DRLBP直方图压缩特征空间生成
5.3.2 分类器构造及其更新
5.3.2 追踪算法流程
5.4 试验结果及其分析
5.5 总结
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢
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